四种RRT算法三维机械臂避障 只做球体障碍物 matlab机械臂路径规划仿真 《基于改进RRT...

四种RRT算法三维机械臂避障 只做球体障碍物 matlab机械臂路径规划仿真 《基于改进RRT算法的六自由度六自由度机械臂避障路径规划研究》第四章第五章中三维空间机械臂避障 基本与文中效果对应 接机械臂定制仿真复现最近在研究机械臂的路径规划尤其是三维空间中的避障问题。看了不少论文发现RRT快速随机树算法在机械臂避障中应用广泛。今天就来聊聊几种RRT算法的实现顺便用Matlab做个仿真看看效果如何。首先RRT算法的核心思想是通过随机采样来构建一棵树树的节点代表机械臂的位姿边代表机械臂的运动。最终通过树的生长找到一条从起点到终点的无碰撞路径。不过RRT算法也有它的局限性比如在高维空间中效率不高路径可能不够平滑等。于是就有了各种改进版本比如RRT、Informed RRT、RRT-Connect等。1. 基本RRT算法先来看看最基本的RRT算法。它的实现其实挺简单的核心就是随机采样、寻找最近节点、扩展新节点、检查碰撞。下面是一段Matlab代码的核心部分function [path, tree] RRT(start, goal, obstacles, max_iter, step_size) tree start; for i 1:max_iter q_rand randomSample(); q_near nearestNeighbor(tree, q_rand); q_new extend(q_near, q_rand, step_size); if ~collisionCheck(q_new, obstacles) tree [tree; q_new]; if norm(q_new - goal) step_size path extractPath(tree, q_new); return; end end end path []; end这段代码的逻辑很清晰随机采样一个点qrand然后在树中找到离它最近的节点qnear接着从qnear向qrand方向扩展一个新节点qnew。如果qnew没有碰到障碍物就把它加入树中。如果q_new离目标点足够近就认为找到了一条路径。2. RRT*算法RRT是RRT的改进版主要优化了路径的质量。它在扩展新节点时不仅考虑最近的节点还会考虑一定范围内的所有节点选择最优的父节点并且会进行重布线使得路径更加平滑。下面是RRT的核心代码function [path, tree] RRTStar(start, goal, obstacles, max_iter, step_size, radius) tree start; for i 1:max_iter q_rand randomSample(); q_near nearestNeighbor(tree, q_rand); q_new extend(q_near, q_rand, step_size); if ~collisionCheck(q_new, obstacles) neighbors findNeighbors(tree, q_new, radius); q_min q_near; for q_neighbor neighbors if ~collisionCheck(q_neighbor, q_new) cost(q_neighbor) norm(q_neighbor - q_new) cost(q_min) norm(q_min - q_new) q_min q_neighbor; end end tree [tree; q_new]; rewire(tree, q_new, neighbors, radius); if norm(q_new - goal) step_size path extractPath(tree, q_new); return; end end end path []; endRRT*的改进在于它会在一定范围内寻找最优的父节点并且会重新连接树中的节点使得路径更加优化。虽然计算量增加了但路径质量明显提升。3. Informed RRT*Informed RRT进一步优化了RRT它通过引入一个启发式信息来缩小采样空间从而加快收敛速度。具体来说它只在当前最优路径的椭圆区域内进行采样。下面是Informed RRT*的核心代码function [path, tree] InformedRRTStar(start, goal, obstacles, max_iter, step_size, radius) tree start; best_path_cost inf; for i 1:max_iter if best_path_cost inf q_rand informedSample(start, goal, best_path_cost); else q_rand randomSample(); end q_near nearestNeighbor(tree, q_rand); q_new extend(q_near, q_rand, step_size); if ~collisionCheck(q_new, obstacles) neighbors findNeighbors(tree, q_new, radius); q_min q_near; for q_neighbor neighbors if ~collisionCheck(q_neighbor, q_new) cost(q_neighbor) norm(q_neighbor - q_new) cost(q_min) norm(q_min - q_new) q_min q_neighbor; end end tree [tree; q_new]; rewire(tree, q_new, neighbors, radius); if norm(q_new - goal) step_size path extractPath(tree, q_new); best_path_cost cost(path); end end end path []; endInformed RRT*通过缩小采样空间大大提高了算法的效率尤其是在高维空间中效果更加明显。4. RRT-ConnectRRT-Connect是另一种改进版它同时从起点和终点生长两棵树直到两棵树连接起来。这种方法可以加快路径的搜索速度尤其是在起点和终点距离较远的情况下。下面是RRT-Connect的核心代码function [path, tree_start, tree_goal] RRTConnect(start, goal, obstacles, max_iter, step_size) tree_start start; tree_goal goal; for i 1:max_iter q_rand randomSample(); [tree_start, q_new_start] extendTree(tree_start, q_rand, step_size, obstacles); [tree_goal, q_new_goal] extendTree(tree_goal, q_new_start, step_size, obstacles); if norm(q_new_start - q_new_goal) step_size path extractPath(tree_start, q_new_start, tree_goal, q_new_goal); return; end end path []; endRRT-Connect通过双向生长树大大缩短了搜索时间尤其是在复杂环境中效果非常明显。仿真效果用Matlab做了个仿真机械臂在三维空间中避开了几个球体障碍物效果和论文中的基本一致。下面是仿真结果的截图四种RRT算法三维机械臂避障 只做球体障碍物 matlab机械臂路径规划仿真 《基于改进RRT算法的六自由度六自由度机械臂避障路径规划研究》第四章第五章中三维空间机械臂避障 基本与文中效果对应 接机械臂定制仿真复现!仿真结果可以看到机械臂成功地绕过了障碍物找到了一条从起点到终点的无碰撞路径。总结RRT算法在机械臂避障中应用广泛不同的改进版本各有优缺点。基本RRT简单易实现但路径质量不高RRT优化了路径质量但计算量增加Informed RRT通过启发式信息提高了效率RRT-Connect通过双向生长树加快了搜索速度。根据具体需求选择合适的算法可以大大提高机械臂的路径规划效率。如果你有机械臂定制或仿真复现的需求欢迎联系我我们可以一起探讨更多细节。